AI × Crypto銘柄「レンダー(Render)」について⑦くりぷと知っ得情報4月22日号
クリプトスタディ(クリスタ)の水野です。
最近の暗号通貨の新興（トレンド）プロジェクトは、いくつかの「テーマ」ごとに盛り上がっています。
次のサイクルの大きなテーマと言われる「AIと暗号の融合」というテーマで、シリーズでAI関連銘柄「レンダー(Render)」について書いています。
🔶レンダー(Render)の概要と沿革
くりぷと知っ得情報3月11日号🔶レンダー(Render)プロジェクトの目的、レンダー(Render)とNVIDIAの関係
くりぷと知っ得情報3月18日号🔶レンダー(Render)のコンセンサスアルゴリズム
くりぷと知っ得情報3月25日号🔶レンダー(Render)のトークノミクス
くりぷと知っ得情報4月1日号🔶レンダー(Render)独自のBME（Burn-Mint Equilibrium）
くりぷと知っ得情報4月8日号🔶EIP-1559を進化させたBME（Burn-Mint Equilibrium）
くりぷと知っ得情報4月15日号
今回からは、「レンダー(Render)」の優位点について、書いていきます。
実需ベース（すでに使われている）
Render Networkの大きな特徴は、すでに実際の現場で使われている「実需型プロジェクト」である点です。
Render Networkは、「将来こう使われる予定」という段階ではなく、
🔶3DCGの制作
🔶映像レンダリング
🔶AIによる画像生成
といった、重いGPU計算が必要な作業に実需ベースで使われています。
実需があるということは、使われるたびにトークンが動くということなので、「将来の期待」ではなく、
すでにクリエイターやAI分野で使われている
“実需ドリブン（Driven）型”のプロジェクト
である点が大きな強み
と言えます。
だからBME（Burn-Mint Equilibrium）で、
“使われるほど価値が連動する設計”
なっているということになります。
GPU不足という“現実の課題”を解決
Render Networkは、今まさに起きている高性能GPU（画像計算用の高性能チップ）不足という現実の問題を解決するために設計されたプロジェクトです。
なぜGPUが足りない？
現在、GPUは、AI（画像生成・機械学習）や、映像制作（3DCG・VFX）などで需要が急増しています。(※)
特に、NVIDIA（エヌヴィディア）の高性能GPUは、世界的に取り合いの状態です。
そうなると、当然、価格が高騰したり、クラウド利用料も高くなったりすることで、個人や中小クリエイターは使いにくい、使いたいのに使えない‥‥といった問題が発生します。
(※)VFX（Visual Effects）とは、実際には存在しない映像をコンピューターで合成・追加する技術です。
レンダー(Render)の解決方法
この問題に対して、レンダー(Render)は、世界中に眠っているGPUをつなげるというアプローチを取ります。
使われていないGPU（個人・企業）↓ネットワークに接続↓必要な人がレンタル
必要なときに、必要なだけ使えるというアプローチを取ることで、GPUの無駄が減り、コストが下がり、誰でも高性能計算にアクセスできるという点で、AI時代と相性がいいプロジェクトと言えます。
レンダー(Render)は、世界的なGPU不足に対して
余っている計算力をシェアして解決する分散型インフラ
です。
ハードウェア（GPU）と直結
Render Networkの大きな特徴の一つとして、トークン（Render/RENDER）の価値が、実際のハードウェア（GPU）と直結している点にあります。
それがどうした？と思われるかもしれません。
でも、一般的な暗号資産（通貨）は、「金融データ」「ガバナンス」「DeFi（分散型金融）」などのデジタル領域の中だけで完結するものがほとんです。
それに対し、レンダー(Render)は、
RENDERトークン（Render/RENDER）↓GPU計算の支払い↓実際のパソコンが動く↓画像・映像が生成される
のように、トークンが現実の計算処理に直接つながっています。
AIとの相性が非常に良い
Render Networkが注目される大きな理由の一つが、AIとの相性の良さです。
なぜAIと相性が良い？
結論から言うと、AIは大量のGPUを必要とする技術だからです。
AIとGPUの関係を整理します。
AIモデルが計算をしようとすると、大量のデータを処理します。その時、GPUはフル稼働するので、AIの計算量が多くなるという特徴があります。
レンダー(Render)が解決すること
世界中のGPUを集める↓必要な人に提供↓AI計算を分散して処理
することで、AIに必要な計算力を“分散型”で供給します
「AI」というエンジンには、「GPU」という大量の燃料が必要で、レンダー(Render)はその「給油＝ガソリンスタンド」的存在になります。
「AI」が普及するほど「GPU」需要が増えることで、レンダー(Render)の利用が増える。
つまり、レンダー(Render)は、「AI」に不可欠な「GPU」計算を支えるインフラとして、
AI時代の成長と強く連動するポジションにあるプロジェクト
と言えます。
おわりに
続きは、次回です。
お読みいただいき、ありがとうございました。